Figma 2024大規模更新：| AI技術如何影響UX/UI設計？|

2/4/2025

Figma 2024 迎來大規模更新，AI 技術的加入為 UX/UI 設計帶來革命性的變化，重新定義了設計流程的效率與創造力。

透過 AI 的自動化功能，設計師可以更快速地生成設計方案、智能調整版面，甚至獲得即時的使用者體驗建議，大幅提升設計品質與開發速度。

本篇文章將深入探討 AI 在設計流程中的應用、優勢與挑戰，以及 UX/UI 設計師應如何適應這股潮流，充分利用 AI 技術來增強設計能力，保持競爭優勢，迎接數位設計的新時代。

Figma 2024 更新概覽

Figma 2024 的最新更新涵蓋多個層面，特別是在 AI 技術的應用上更是引人注目。

這些更新不僅提升了設計流程的自動化與智能化，還進一步增強了團隊協作與開發效率，讓 UX/UI 設計師能夠專注於創意與策略。

本次更新主要集中在以下幾個方面：

1. 智能設計助手：自動推薦設計元素，優化排版與色彩搭配

Figma 2024 內建的 智能設計助手 利用 AI 技術，根據設計需求自動推薦合適的設計元素、字體、間距與色彩搭配。

這不僅有助於新手設計師快速掌握設計基礎，也能幫助資深設計師加快決策過程，減少試錯時間。

例如，當設計師選擇一組配色時，AI 會根據設計趨勢和可讀性標準，建議最佳的顏色對比方案。

此外，AI 也能根據使用者行為數據，提供最優化的 UX/UI 設計建議，確保設計不僅美觀，還符合使用者體驗標準。

2. 生成式設計：透過 AI 自動生成 UI 介面，提升設計效率

生成式 AI 是 Figma 2024 的一大亮點，透過 AI 自動生成 UI 介面，設計師可以輸入簡單的指令或草圖，讓 AI 根據需求產生完整的設計方案。

例如，設計師只需輸入「電商應用程式首頁」，AI 就能生成符合行業標準的 UI 版面，並提供多種風格選擇，從簡約風到未來科技感應有盡有。

這種技術讓設計流程更加高效，尤其適合產品 MVP（Minimum Viable Product）的快速迭代需求。

此外，Figma 還支援 AI 生成圖標、按鈕樣式和佈局，設計師可根據 AI 提供的方案進行細部調整，大幅降低設計門檻。

3. 自動化原型測試：AI 模擬使用者行為，快速驗證 UX

傳統的 UX 測試通常需要招募測試者，並進行 A/B 測試或可用性測試，而這個過程往往費時費力。

Figma 2024 推出的 AI 自動化原型測試功能，能夠模擬使用者行為，自動偵測可能的 UX 問題。

例如，AI 可分析用戶的點擊熱區、滾動行為、停留時間，甚至提供優化建議，幫助設計師更快地調整設計，確保最流暢的使用體驗。

這項技術特別適用於大型產品開發，因為它能夠在設計初期就預測用戶的行為模式，減少後期的設計修改成本。

4. 程式碼轉換：直接將設計轉換為可用程式碼，縮短開發時間

Figma 2024 在程式碼轉換方面做出了重大升級，現在 AI 可以 直接將設計轉換為前端程式碼，支援 HTML、CSS、React、Vue.js 等多種開發框架。

這意味著設計師與工程師之間的溝通將更加順暢，工程團隊可以直接導出設計對應的程式碼，無需手動對照設計稿，減少人為錯誤並提升開發效率。

例如，當設計師完成 UI 設計後，AI 會自動將圖層轉換為可重複使用的 React 元件，讓開發者可以直接套用，從而加快產品開發週期。

此外，Figma 也新增了 智能程式碼優化功能，AI 可以根據設計最佳實踐，提供更優雅、簡潔的程式碼，確保開發出來的介面具備最佳效能與可讀性。

這對於設計團隊與開發團隊而言，是一次革命性的提升。

5. 協作增強：更智慧的版本控制與即時建議，提高團隊效率

Figma 2024 在團隊協作方面也做出了許多提升，例如：

智慧版本控制：AI 會自動追蹤設計變更，並提供版本回溯功能，讓設計師可以快速切換不同版本，避免重複工作。
AI 即時建議：當多位設計師同時協作時，AI 會根據團隊的設計語言風格，提供即時的風格一致性建議，確保最終設計符合品牌調性。
語音與文字輸入優化：團隊成員可以使用語音或文字輸入需求，AI 會自動生成設計草稿，減少會議與討論時間。

這些改進讓 Figma 變得更像是一個智能協作平台，不僅提升了設計效率，也讓團隊合作更加流暢。

Figma 2024 的影響與未來展望

Figma 2024 的 AI 驅動功能，將 UX/UI 設計推向一個新的高度。

這些創新不僅讓設計變得更智能、更高效，也將改變設計師的工作模式。

未來，設計師不僅需要掌握傳統的設計技能，還需要學習如何與 AI 協作，以最大化利用 AI 帶來的效率提升。

AI 並不會取代設計師，而是成為他們的強大助手，幫助他們更快地創造出優秀的設計作品。

未來，Figma 可能會進一步拓展 AI 在 UI 設計中的應用，例如：

更高級的 AI 設計風格識別，自動分析品牌風格並生成符合品牌調性的設計。
強化 3D 設計支援，讓 Figma 成為 2D 與 3D 設計的全能平台。
更智能的 UX 測試技術，透過眼動追蹤模擬與情緒分析，預測使用者的真實體驗。

隨著 AI 技術的發展，Figma 的功能將變得更加強大，而設計師則需要適應這個變化，學會如何利用 AI 來增強創造力並保持競爭優勢。

Figma 2024 的 AI 更新帶來了革命性的變化，從智能設計助手、生成式設計、自動化原型測試，到程式碼轉換與團隊協作增強，都顯示了 AI 在 UX/UI 設計領域的巨大潛力。

這些技術不僅提升了設計效率，也改變了設計與開發的協作方式，使設計流程更加智能化與高效化。

隨著 AI 技術的不斷進步，設計師應該積極擁抱這場變革，學習如何運用 AI 來提升自己的專業能力，讓自己在數位設計的未來保持領先地位。

Figma 2024 已經為設計界帶來了一場創新風暴，未來的設計世界將更加精彩，值得所有設計師期待與探索。

AI 技術如何影響 UX/UI 設計？

隨著人工智慧（AI）技術的發展，UX/UI 設計正在經歷一場前所未有的變革。

AI 不僅加速了設計流程，還能透過數據分析幫助設計師做出更符合使用者需求的決策。

然而，這場變革也帶來了一些挑戰，例如如何平衡自動化與創意，確保設計仍然保持人性化與個性化。

設計流程的變革

AI 使 UX/UI 設計更高效

AI 技術的出現，使 UX/UI 設計變得更加高效與智能化，許多過去需要手動完成的繁瑣步驟，如版面調整、色彩搭配、排版優化等，現在都能透過 AI 工具自動完成。

這讓設計師能夠將更多精力放在創意與策略層面，而非重複性高的手動調整工作。

例如，Figma、Adobe XD 和 Sketch 等設計工具都開始引入 AI 技術來優化設計流程。例如：

智能自動調整排版：AI 可以根據內容的長短，自動調整文字框大小，確保排版的美觀性與一致性。
色彩與風格建議：AI 能夠分析當前設計，並根據品牌風格或流行趨勢推薦最佳配色方案。
元件自動生成：AI 可根據使用情境，自動產生按鈕、表單、圖標等 UI 元件，減少設計師的工作量。

AI 幫助設計師專注於創意

傳統的 UX/UI 設計過程往往需要大量時間來完成細節調整，例如對齊、縮放、優化可讀性等，這些繁瑣的工作佔據了設計師很大一部分的精力。

AI 工具的引入，使這些步驟能夠被自動化，讓設計師能夠將注意力放在使用者體驗、創意設計和策略規劃上，而不是反覆調整 UI 細節。

此外，AI 也能夠透過機器學習分析設計師的習慣，提供個性化的建議。

例如，一個 AI 設計助手可以根據過去的設計模式，自動提供符合設計師風格的建議，進一步提升工作效率。

AI 在使用者研究的應用

AI 提供更精確的使用者行為分析

過去，UX 設計師需要依靠問卷調查、訪談、A/B 測試等方式來研究使用者行為，但這些方法往往需要較長的時間來收集與分析數據。

現在，AI 可以透過機器學習與大數據分析，在短時間內處理大量使用者行為數據，幫助設計師更快做出決策。

AI 在使用者研究中的應用包括：

使用者行為追蹤與分析：AI 能夠分析使用者在應用程式或網站上的點擊、滾動、停留時間，找出使用者的行為模式，協助設計師優化介面。
情緒分析：透過 AI 分析使用者的語音、文字或影像反應，判斷他們對設計的滿意度，幫助設計師理解使用者的真實感受。
自動生成使用者旅程地圖：AI 能夠根據收集到的數據，自動生成使用者旅程地圖（User Journey Map），幫助設計師了解使用者的體驗痛點，進而做出改善。

AI 驅動的 A/B 測試

A/B 測試是 UX 設計中常見的技術，設計師透過比較不同版本的設計，找出最符合使用者需求的方案。

傳統的 A/B 測試需要進行大量的數據收集與分析，而 AI 能夠快速處理數據，甚至自動調整設計，根據即時數據改變按鈕大小、顏色、字體等，使測試更具效率。

例如，AI 可以透過數據分析，自動測試兩種不同版本的按鈕設計，並根據轉換率的變化即時優化 UI，而不需要人工介入，這樣能夠讓設計師更快速地獲得最佳方案。

自動化設計 VS 創意設計

AI 自動生成 UI 設計

AI 在 UI 設計領域的進步，使自動生成 UI 介面變得更加普及。

例如，Figma 和 Adobe XD 的 AI 功能可以根據簡單的文字輸入，直接生成符合特定需求的 UI 版面。

這讓初學者能夠更容易進行設計，也讓企業能夠更快地推出產品。

然而，這也引發了一個重要的問題：如果 AI 能夠自動生成 UI，設計師是否會被取代？

創意設計無法被取代

儘管 AI 在設計過程中能夠提供許多便利，但設計的核心——創意與人性化體驗，仍然是 AI 無法取代的部分。

AI 能夠根據數據提供最佳的 UI 方案，但它無法理解品牌的獨特性、文化差異、使用者情感等細節。

這些因素仍然需要設計師來決策與調整。

此外，許多 UX/UI 設計的關鍵在於講故事（Storytelling），即如何透過設計引導使用者完成特定目標，例如提高轉換率、增強品牌認同感等。

這部分的創意與策劃仍然需要人類設計師的參與，AI 只能作為輔助工具。

設計師的新角色：與 AI 協作

未來的 UX/UI 設計師，將不再只是手動繪製介面的設計者，而是成為 AI 的指導者（AI-guided Designer）。

設計師需要學習如何與 AI 合作，利用 AI 來提高效率，同時確保設計仍然保持人性化與創造力。

設計師可以透過以下方式與 AI 協作：

利用 AI 進行前期設計探索：讓 AI 生成初步設計概念，設計師再根據品牌風格進行細部調整。
讓 AI 幫助完成細節優化：例如調整對比度、間距、可讀性等，讓設計師能夠專注於更高層次的創意決策。
使用 AI 進行使用者行為分析：透過 AI 數據分析，設計師能夠更精確地調整 UX，確保最佳使用者體驗。

AI 正在快速改變 UX/UI 設計的方式，從自動化設計到數據驅動的使用者研究，AI 幫助設計師提高效率、優化 UX。

然而，設計的本質——創意與人性化體驗——仍然無法被 AI 完全取代。

未來的 UX/UI 設計師應該學習如何與 AI 協作，讓 AI 成為強大的輔助工具，而非取代設計師的角色。

這樣，設計師不僅能夠提高生產力，還能夠創造出更符合人性需求的設計作品。

Figma 2024 更新對設計師的優勢與挑戰

Figma 2024 的最新更新帶來了一系列強大的 AI 技術，徹底改變了 UX/UI 設計的工作方式。

這些新功能大幅提升了設計效率、優化使用者體驗，並加強了團隊間的協作。

然而，這場變革也伴隨著挑戰，例如設計師需要學習新的 AI 工具、創意可能受到 AI 影響，甚至涉及到使用者數據隱私等倫理問題。

因此，理解這些優勢與挑戰，並學會如何適應這波 AI 潮流，將成為現代 UX/UI 設計師的核心競爭力。

優勢

1. 設計效率提升：AI 減少重複性工作，使設計師更專注於創意

傳統的 UX/UI 設計涉及大量的手動調整，例如對齊元件、調整字距、最佳化色彩對比等，這些繁瑣的細節常常讓設計師花費大量時間。

Figma 2024 的 AI 更新讓這些重複性工作得以自動化，設計師只需專注於大方向的創意決策，而不必花費過多時間進行微調。

例如：

智能版面優化：AI 能夠自動調整間距、對齊和比例，確保版面整齊美觀。
自動適應不同螢幕尺寸：設計師不再需要手動調整適應不同設備的 UI，AI 可以根據需求自動調整響應式設計（Responsive Design）。
快速生成 UI 元件：AI 能夠根據使用者輸入的需求，自動生成按鈕、表單、圖示等 UI 元件，減少設計師的手動工作量。

這些 AI 自動化工具能夠顯著減少技術性繁瑣工作，使設計師能夠更專注於品牌識別、使用者體驗設計、創新視覺風格等更具創意價值的工作。

2. 更好的使用者體驗：AI 透過數據分析提供更精確的 UX 最佳化建議

在 UX 設計中，使用者體驗最佳化（UX Optimization） 是至關重要的部分。

Figma 2024 的 AI 技術能夠根據大量數據，自動識別出影響 UX 的關鍵因素，並提供具體的優化建議。例如：

點擊熱圖分析（Heatmap Analysis）：AI 透過分析使用者的行為數據，如點擊區域、滾動模式、停留時間等，協助設計師找出介面中的痛點。
A/B 測試自動化：Figma 的 AI 能夠快速生成多種 UI 變體，並根據測試結果自動推薦最佳版本，減少人工測試的時間。
即時可用性評估：AI 會根據 WCAG（Web Content Accessibility Guidelines）標準，自動檢查設計的可讀性、對比度、互動邏輯，確保 UI 具備良好的可用性。

透過這些 AI 工具，設計師不僅可以快速驗證 UX 設計的有效性，還能更精準地了解使用者需求，進而創造更直覺且易於使用的介面。

3. 跨部門合作增強：設計與開發的銜接更緊密，加速產品落地

過去，設計師與開發人員之間的合作常常因為工具和語言的差異而存在障礙。

Figma 2024 加入了程式碼轉換功能，讓設計稿能夠直接轉換為前端程式碼（如 HTML、CSS、React、Vue.js），大幅縮短開發時間。

即時設計轉換：AI 可以直接從 Figma 設計稿轉換為前端程式碼，減少開發團隊對設計檔案的解析工作。
自動適應不同框架：無論是 Web 應用、行動端 App 或響應式網站，Figma 2024 的 AI 都能自動生成對應的程式碼，減少開發與設計間的反覆修正。
智慧版本控制：AI 可以記錄所有設計變更，讓設計師和開發人員可以更輕鬆地協作，確保開發版本與最新設計一致。

這些 AI 輔助功能讓設計與開發團隊的溝通變得更加高效，減少了來回修正的時間，從而加快產品上市的速度。

挑戰

1. 學習新技術的門檻：設計師需要適應 AI 工具的工作方式

雖然 AI 提供了許多便利，但對於習慣於傳統設計流程的 UX/UI 設計師來說，適應這些新技術可能需要一定的學習成本。例如：

設計師需要學習如何與 AI 工具互動，理解 AI 提供的建議是否符合設計需求。
需要熟悉 AI 自動生成的 UI 設計，並知道如何進行微調以符合品牌風格。
設計與開發的界線變得模糊，設計師可能需要具備更多的程式基礎，以便更好地理解 AI 生成的程式碼。

對於設計團隊而言，導入 AI 工具意味著需要額外的培訓與適應期，因此，企業與個人都需要投入時間來學習這些新技術。

2. 創意可能受限：過度依賴 AI 可能導致設計趨於同質化

AI 在設計上的一大風險是同質化問題，即當大多數設計師都依賴 AI 來自動生成 UI 介面時，可能會導致設計缺乏獨特性，變得過於類似。

AI 的決策基於數據與趨勢，這可能導致 UI 設計趨於「標準化」，而缺乏個性化與創新。
品牌識別度可能受影響，因為 AI 可能會優化 UI 以符合最佳可用性，而忽略品牌的獨特風格與市場定位。

因此，設計師仍然需要在人機協作中發揮主導作用，確保 AI 只是輔助工具，而不是取代創意的主體。

3. 隱私與倫理問題：AI 在 UX/UI 設計中的應用涉及使用者數據保護的挑戰

AI 在 UX/UI 設計中的應用涉及大量的使用者數據，例如行為分析、情緒分析、點擊熱圖等。

然而，這些數據的使用必須符合隱私法規（如 GDPR、CCPA），否則可能會引發隱私權爭議。

使用者數據保護：AI 在設計流程中蒐集的數據必須經過匿名化處理，確保使用者個資不會被濫用。
倫理問題：當 AI 參與 UX 設計時，應避免過度追蹤使用者行為，以免侵犯隱私或影響使用者體驗。
資料透明度：設計團隊應該向使用者明確說明 AI 如何收集與使用數據，確保數據處理過程符合道德標準。

這些隱私與倫理挑戰將成為 AI 設計應用未來發展的重要課題，設計師需要與開發團隊、法務部門密切合作，以確保符合規範。

Figma 2024 的 AI 更新為 UX/UI 設計師帶來了前所未有的優勢，例如更高的設計效率、更精準的 UX 優化建議，以及更流暢的跨部門協作。

然而，這場 AI 革命也帶來了一些挑戰，設計師需要適應新的 AI 工作模式，並確保創意不受限制。

此外，AI 在 UX 設計中的應用涉及隱私與倫理問題，設計團隊需要謹慎應對，確保技術的使用符合道德標準。

在這場變革中，設計師應積極擁抱 AI，學會如何利用 AI 來增強創造力，而不是被技術所取代。

UX/UI 設計師如何適應 AI 潮流？

隨著人工智慧（AI）技術的進步，UX/UI 設計領域正在經歷巨大的變革。

AI 的應用不僅讓設計流程更加自動化和高效，還改變了設計師的角色與工作方式。

面對這樣的趨勢，設計師需要適應新的技術環境，學習如何與 AI 協作，並保持創意與人本思維。

這篇文章將探討 UX/UI 設計師應如何適應 AI 潮流，包括學習 AI 技術、保持創意、以及強化跨領域合作能力。

學習 AI 工具與技術

1. 熟悉 AI 在 UX/UI 設計中的應用

AI 在 UX/UI 設計中的應用越來越廣泛，設計師需要了解 AI 如何影響設計流程，並學習如何利用 AI 來提升工作效率。

以下是 AI 在 UX/UI 設計中的幾個關鍵應用：

智能設計助手：如 Figma 2024 的 AI 功能，能自動推薦設計元件、調整排版、最佳化色彩搭配。
使用者行為分析：AI 能夠收集並分析使用者行為數據，幫助設計師更準確地理解使用者需求。
自動生成 UI 設計：AI 透過機器學習，可以自動產生符合行業標準的 UI 版面，讓設計師更快地建立初步設計框架。
自動化原型測試：AI 能夠模擬使用者行為，預測 UX 問題，減少人工測試的時間與成本。

設計師應該主動探索這些 AI 工具，學習如何將它們整合到自己的設計流程中，以提升工作效率與設計品質。

2. 學習機器學習與數據分析

雖然 UX/UI 設計師不一定需要成為 AI 專家，但理解機器學習與數據分析的基本概念將對設計工作大有幫助。設計師可以從以下幾個方面開始學習：

機器學習基礎：了解 AI 如何學習數據、模式識別與決策過程，幫助設計師更好地運用 AI 進行 UX 研究。
數據分析：學習如何解讀使用者行為數據，例如熱圖分析、點擊率、轉換率等，讓設計更具數據支持。
自然語言處理（NLP）：對於設計聊天機器人或語音 UI 的設計師來說，了解 NLP 的基本原理將有助於優化對話介面。

透過這些學習，設計師可以更有信心地與 AI 工具互動，並運用 AI 來提升 UX/UI 設計的決策能力。

3. 掌握 Figma 2024 等 AI 設計工具

Figma 2024 推出了許多 AI 驅動的新功能，如自動生成設計、即時 UX 分析、程式碼轉換等。設計師應該積極熟悉這些新功能，學習如何將 AI 整合到自己的工作流程中。例如：

使用 AI 版面推薦 功能來優化 UI 設計，提高排版效率。
運用 AI 生成 UX 測試，快速發現使用者可能遇到的問題。
探索 AI 程式碼轉換，提升與開發團隊的合作效率。

透過掌握這些 AI 工具，設計師將能夠更快地適應未來的設計工作模式。

保持創意與人本思維

1. AI 是工具，而不是創意的替代品

儘管 AI 能夠自動生成 UI 設計並提供 UX 優化建議，但創意仍然是 UX/UI 設計的核心。

設計師應該將 AI 視為輔助工具，而非取代創意的主體。例如：

AI 可以幫助快速產生初稿，但設計師仍然需要進行細節調整，以確保設計符合品牌形象與使用者需求。
AI 可以分析使用者行為，但設計師仍然需要透過直覺與人本設計（Human-Centered Design）來做出最佳決策。
AI 可以優化 UX，但設計師仍需考慮文化差異、情感設計等因素，確保設計具備人性化。

設計師應該善用 AI 來提高效率，但同時保持對創意的掌控，確保設計仍然具備獨特性與品牌價值。

2. 專注於情感設計（Emotional Design）

AI 的計算能力再強，也無法完全理解人類的情感。

因此，設計師應該專注於情感設計，確保 UX/UI 設計能夠引起使用者的共鳴。例如：

微互動設計：透過動畫、聲音反饋等方式，提升使用者的互動體驗。
個性化設計：透過 AI 提供的數據，為不同使用者提供客製化的 UI 介面與推薦內容。
敘事設計（Storytelling Design）：透過 UI 設計講述品牌故事，提升使用者的參與感。

在 AI 越來越普及的時代，能夠設計出有溫度、有故事的 UX/UI，將成為設計師的競爭優勢。

強化跨領域合作能力

1. 設計與開發的界線更加模糊

隨著 AI 的應用，設計與開發的界線變得越來越模糊。

Figma 2024 等工具已經能夠將設計轉換為可用的程式碼，這意味著 UX/UI 設計師需要更了解開發技術，以確保 AI 生成的設計能夠順利落實。

設計師應該學習基本的 HTML、CSS 和 JavaScript，以便與開發人員更好地溝通。
了解 程式碼最佳化，確保 AI 生成的程式碼符合開發標準。
與開發團隊密切合作，確保 AI 生成的 UI 設計能夠順利轉換為實際應用。

2. 建立更緊密的跨部門協作

AI 讓 UX/UI 設計變得更加數據驅動，因此設計師需要與資料分析師、產品經理、開發工程師等不同部門合作，確保設計決策符合業務需求與技術可行性。例如：

與資料分析師合作，確保 UX 設計決策基於使用者行為數據，而不僅僅依靠直覺。
與產品經理合作，確保設計符合產品策略與市場需求。
與開發工程師合作，確保 AI 生成的設計能夠無縫轉換為可用的前端與後端介面。

透過強化跨領域合作能力，設計師將能夠更順利地適應 AI 驅動的設計環境。

AI 正在重塑 UX/UI 設計的未來，設計師需要積極學習 AI 工具，提升自己的數據分析能力，並與開發、產品團隊緊密合作。

然而，設計的本質——創意與人性化體驗——仍然無法被 AI 取代。

因此，設計師應該學會與 AI 協作，讓 AI 成為提升創造力的工具，而非限制設計靈感的框架。

在 AI 驅動的時代，最具競爭力的 UX/UI 設計師將是那些能夠結合 AI 技術與人本思維的人。

他們將能夠利用 AI 提高效率，並運用創意打造出真正打動人心的設計作品。

結論

Figma 2024 的 AI 更新為 UX/UI 設計帶來前所未有的變革。

雖然 AI 提供了強大的自動化與分析能力，但創意與人性化設計仍然是 UX/UI 的核心。

設計師應積極學習 AI 技術，同時保持創意與使用者體驗的平衡，以迎接這場設計革命。

FAQ

Q1：Figma 2024 的 AI 技術是否會取代設計師？

A1：AI 主要是輔助設計師，提高效率與優化流程，而非完全取代創意設計。

Q2：如何開始學習 Figma 2024 的 AI 新功能？

A2：可以透過官方文件、線上課程與實作專案來學習最新的 AI 設計工具。

Q3：AI 會讓 UX/UI 設計趨於同質化嗎？

A3：如果過度依賴 AI，可能會影響創意發揮，因此設計師仍需保持創意思維，將 AI 視為輔助工具。

Q4：Figma 2024 的 AI 功能是否支援程式碼轉換？

A4：是的，新版 Figma 具備將設計轉換為程式碼的能力，能夠加速開發流程。

Q5：如何確保 AI 生成的 UX 設計符合使用者需求？

A5：設計師應該搭配使用者研究與數據分析來驗證 AI 生成的設計，確保符合目標使用者的需求。